基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的短期負(fù)荷分析與預(yù)測(cè)
關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 負(fù)荷分析 大數(shù)據(jù) 電力用戶 數(shù)據(jù)挖掘
摘要：針對(duì)電力用戶數(shù)量眾多、數(shù)據(jù)量大、計(jì)算量大等特點(diǎn),提出了基于Hadoop處理框架的大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方法;針對(duì)用戶與系統(tǒng)負(fù)荷存在的差異,在用戶負(fù)荷分析和影響因素分析方面,引入了在處理大數(shù)據(jù)量和知識(shí)學(xué)習(xí)等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),為大幅提升預(yù)測(cè)模型的使用效率奠定了基礎(chǔ),從而大幅提高了短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度。與傳統(tǒng)的系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)方式相比,實(shí)例證明該方法具有明顯優(yōu)勢(shì)。
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